?CRM中的數(shù)據(jù)挖掘是指從大量有關(guān)客戶的數(shù)據(jù)中挖掘出隱含的、先前未知的、對企業(yè)決策有潛在價值的知識和規(guī)則。技術(shù)上，客戶關(guān)系管理系統(tǒng)采用嵌入數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)的方式，可以自動地產(chǎn)生一些所需要的信息。深度的數(shù)據(jù)挖掘還需要企業(yè)有統(tǒng)計學、決策科學、計算機科學方面的專業(yè)人才制定出相應的挖掘規(guī)則以進一步發(fā)揮出挖掘系統(tǒng)的優(yōu)勢。
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一、CRM 中的數(shù)據(jù)挖掘的常用方法
在CRM 中，必不可少的要素是將海量的、復雜的客戶行為數(shù)據(jù)集中起來的，形成整合的、結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)倉庫(Data Wearhouse)，這是數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)（當然也可以在數(shù)據(jù)庫中做數(shù)據(jù)挖掘）。在此基礎(chǔ)上，需要借助大量的方法，把表面的、無序的信息整合，揭示出潛在的關(guān)聯(lián)性和規(guī)律，從而用于指導決策，下面介紹幾種數(shù)據(jù)挖掘方法：
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(1)關(guān)聯(lián)：
關(guān)聯(lián)的方法包括橫向關(guān)聯(lián)和次序關(guān)聯(lián)。橫向關(guān)聯(lián)是挖掘表面看似獨立的事件間的相互關(guān)系，比如經(jīng)典的“尿布和啤酒”的故事，就是利用這種方法發(fā)現(xiàn)二者之間有很高的相關(guān)系數(shù)，然后深入分析后才找出內(nèi)在原因的；次序關(guān)聯(lián)的側(cè)重點在于分析事件的前后序列關(guān)系，發(fā)現(xiàn)諸如“在購買A商品后，一段時間里顧客會接著購買商品B，而后購買商品C” 的知識，形成一個客戶行為的“A—B—C”模式。可以預見的是，一個顧客在買了電腦之后，就很有可能購買打印機、掃描儀等配件。
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(2)分類：
分類就是通過分析樣本客戶數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，為每個類別作出準確的描述或建立分析
模型或挖掘出分類規(guī)則，然后用這個分類規(guī)則對其他客戶的記錄進行分類。例如，信用卡公司根據(jù)顧客的信用記錄，把持卡人分成不同等級，并把等級標記賦與數(shù)據(jù)庫中的每個記錄。對于每一等級，找出它們共同點，例如：“年收入在10萬元以上，年齡在40～50歲之間的外企白領(lǐng)”總體上信用記錄最高。有了這樣的挖掘結(jié)果，客戶服務部門就知道一個新的客戶的潛在價值，就可以有目的地投入客戶服務。
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(3)聚類：
聚類把沒有分類的記錄，按照數(shù)據(jù)內(nèi)在差異性的大小，合理地劃分成幾類，并確定每個記錄所屬類別。它采用的分類規(guī)則是按統(tǒng)計學的聚類分析方法確定的。例如，面對數(shù)據(jù)庫中消費額、購買頻率、收入水平等多個評價指標，無法按照一個指標去分類，這時可以通過聚類按照數(shù)據(jù)間的自然聯(lián)系把分散的記錄“聚”成幾“堆”，然后再對每堆進行深入分析。
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(4)遺傳算法：
遺傳算法的方法是基于達爾文進化論中的基因重組、突變和自然選擇等概念而形成的
算法。它們試圖對現(xiàn)存的最好的解法進行組合或繁殖，以產(chǎn)生出更好的解法，利用適者生存的概念拋棄較差的解法，從而導致解法的集合即繁殖的結(jié)果得到改善。
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(5)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬人類的形象直覺思維并在生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的基礎(chǔ)上，根據(jù)生物
神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點，通過簡化、歸納、提煉總結(jié)出來的一類并行處理網(wǎng)絡(luò)，利用其非線性映射的思想和并行處理的方法，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身的結(jié)構(gòu)來表達輸入和輸出的關(guān)聯(lián)知識，可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做分類，預測，異常檢測等應用。
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(8)統(tǒng)計學：
統(tǒng)計工作主要集中在測試預先的假設(shè)以及使模型適合于數(shù)據(jù)等研究上。統(tǒng)計方法常依賴于一個明確、潛在的概率模型。統(tǒng)計學方法由于有堅實的理論基礎(chǔ)，很多基于統(tǒng)計學習的技術(shù)有不錯分析效果，比如支持向量機（SVM）的很多應用屬性相比以前的傳統(tǒng)的學習方法（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）有很大提高。
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(9)可視化：
可視化數(shù)據(jù)分析技術(shù)拓寬了傳統(tǒng)的圖表功能，使用戶對數(shù)據(jù)的剖析更清楚。例如，把數(shù)據(jù)庫中的多維數(shù)據(jù)變成多種圖形，有利于揭示數(shù)據(jù)的狀況、內(nèi)在本質(zhì)以及規(guī)律性。而且圖表相對于數(shù)據(jù)，我們對直觀的表現(xiàn)形式也會更容易地理解和把握。
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二、數(shù)據(jù)挖掘在CRM中的應用
數(shù)據(jù)挖掘在CRM很多方面都可以應用，比如市場營銷，客戶細分和風險評估等領(lǐng)域運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)都能獲得比較不錯的效果。通過應用數(shù)據(jù)挖掘?qū)蛻魯?shù)據(jù)進行分析后，可以獲得豐富的客戶知識（如下圖），使決策者對客戶有更深入的了解，這在以客戶為中心的行業(yè)（比如銀行，保險，證券，電信，咨詢）顯得十分重要。
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（1）市場營銷：
數(shù)據(jù)挖掘在市場營銷中的應用具體體現(xiàn)在商品促銷、一對一營銷和交叉營銷等業(yè)務。① 在商品促銷活動中，企業(yè)利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以通過從銷售記錄中挖掘關(guān)聯(lián)信息，了解某些商品具有關(guān)聯(lián)銷售的可能性，進而可以向已經(jīng)購買相關(guān)商品的客戶推銷關(guān)聯(lián)商品，提高商品促銷的成功率。② 在一對一營銷活動中，企業(yè)可以利用數(shù)據(jù)挖掘中的分類與聚類技術(shù)把大量的客戶分成不同的類，使每個類里的客戶擁有相似的屬性，進而使企業(yè)給每個不同
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(2)客戶獲取：
在發(fā)展新客戶的過程中，應用數(shù)據(jù)挖掘的目的是建立一個預測分析模型。但是，企業(yè)對當前尚非自己客戶的人的了解程度肯定遠沒有對現(xiàn)有客戶的了解程度高，關(guān)鍵在于尋找那些已知信息和想要得到的行為模型之間的關(guān)系。
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(3)客戶保持：
隨著行業(yè)競爭的越來越激烈和獲取一個新客戶的開支越來越大，保持原有客戶的工作越來越有價值。在實際工作中，可以利用數(shù)據(jù)挖掘工具為已經(jīng)流失的客戶建模，識別導致他們轉(zhuǎn)移的模式，然后用這些模式找出當前客戶中類似的流失客戶，以便企業(yè)針對客戶的需要，采取相應的措施防止這些客戶的流失。
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(4)客戶細分：
所謂客戶細分就是將一個大的消費群體劃分成一系列細分群體的過程。客戶細分可以讓經(jīng)營管理者在較高的層次上查看整個數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)，也可以使經(jīng)營管理者使用不同的方法處理不同細分的群體客戶。數(shù)據(jù)挖掘可以根據(jù)客戶的預測行為來定義客戶細分群。
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(5)盈利分析：
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以用來預測在不同的市場活動情況下客戶盈利能力的變化。一個企業(yè)惟一要做的就是基于市場營銷策略預測盈利能力。為此，企業(yè)首先需要設(shè)定一些優(yōu)化目標。設(shè)定優(yōu)化目標的意圖就是企業(yè)必須確定一種計算客戶盈利能力的方法。這種方法可以是一種簡單的計算公式，如從每個客戶身上獲取的收入減去提供產(chǎn)品、服務、市場活動、促銷活動的成本，再減去通常由客戶所負擔的那些固定費用；也可以是一種更復雜的計算公式。然后利用數(shù)據(jù)挖掘工具從客戶的交易記錄中發(fā)現(xiàn)一些行為模式，且用這些行為模式來預測客戶盈利能力的高低，進而幫助分析和提高客戶盈利能力，使企業(yè)在市場競爭中獲取優(yōu)勢。
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(6)風險評估：
風險評估與欺詐行為幾乎在每個行業(yè)中都會遇到，尤其是在客戶關(guān)系管理中。利用數(shù)據(jù)挖掘中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析模型可以探察具有詐騙傾向的客戶，這就有可能使企業(yè)對這些客戶加強監(jiān)控，防止詐騙的發(fā)生。數(shù)據(jù)挖掘中的孤立點分析也可識別那些具有詐騙傾向的客戶。例如，一個郵購零售商可以區(qū)分來自同一地址不同客戶的付款模式。當同一客戶使用不同的名字時，可以識別潛在的詐騙行為。保險公司能夠識別其和客戶的完整關(guān)系，而客戶可能擁有多于公開的可接受標準的不同策略。銀行在貸款給公司之前，可以查明這家公司是否處于財政危機之中。
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